R 如何计算数据帧中分组值的所需列的内容

我有以下数据框：

testdf基因p1p2
#>1 Cbx1椎体脂肪
#>2 Cbx1骨髓脂肪
#>3 Cbx1肝脂肪
#>4 Cbx1肺脂肪
#>5 Cbx1脐脂肪
#>6 Actc1椎骨箭头
#>7 Actc1骨髓肝
#>8 Actc1-骨髓-肺动脉
#>9 Actc1骨骼如图所示
#>10 Actc1骨骼箭头脂肪

我想做的是按

基因

分组并计算

p1

的频率。因此：

Cbx1 5#脊椎、骨髓、肝、肺、脐
Actc1 1#骨髓

我试过了，但它没有满足我的要求：

testdf%>%group\u by（基因）%>%突变（n=n（））

您可以使用

n\u distinct

计算唯一值：

testdf %>% group_by(gene) %>% summarise(n = n_distinct(p1))

# A tibble: 2 x 2
#    gene     n
#  <fctr> <int>
#1  Actc1     1
#2   Cbx1     5

testdf%>%分组依据（基因）%>%总结（n=n不同（p1））
#一个tibble:2x2
#基因n
#   
#1 Actc1 1
#2 Cbx1 5

您可以使用

n\u distinct

计算唯一值：

testdf %>% group_by(gene) %>% summarise(n = n_distinct(p1))

# A tibble: 2 x 2
#    gene     n
#  <fctr> <int>
#1  Actc1     1
#2   Cbx1     5

testdf%>%分组依据（基因）%>%总结（n=n不同（p1））
#一个tibble:2x2
#基因n
#   
#1 Actc1 1
#2 Cbx1 5

使用

聚合的替代方案

aggregate(p1 ~ gene, testdf, function(x) length(unique(x)))

#   gene p1
#1 Actc1  1
#2  Cbx1  5

---

另一种方法是使用

aggregate

aggregate(p1 ~ gene, testdf, function(x) length(unique(x)))

#   gene p1
#1 Actc1  1
#2  Cbx1  5

---

您也可以使用

tapply

 with(testdf,tapply(p1,gene,function(x)length(unique(x))))
  Actc1  Cbx1 
      1     5 

---

您也可以使用

tapply

 with(testdf,tapply(p1,gene,function(x)length(unique(x))))
  Actc1  Cbx1 
      1     5